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DISEÑO DE UN MODELO DE RIESGO DE CRÉDITO PARA EL SECTOR
SOLIDARIO EN COLOMBIA. CASO APLICADO A FONDO DE EMPLEADOS
FOMEVI.
WENDY CATALINA RUNSA BONILLA
CAROL JULIETH GUAUTA GARZÓN
UNIVERSIDAD PILOTO DE COLOMBIA
FACULTAD DE INGENIERÍA
PROGRAMA DE INGENIERÍA FINANCIERA
BOGOTA D.C, SEGUNDO SEMESTRE, AÑO 2019
2
DISEÑO DE UN MODELO DE RIESGO DE CRÉDITO PARA EL SECTOR
SOLIDARIO EN COLOMBIA
CASO APLICADO A FONDO DE EMPLEADOS FOMEVI
WENDY CATALINA RUNSA BONILLA
CAROL JULIETH GUAUTA GARZÓN
Trabajo de grado para obtener título de Ingeniero Financiero.
Asesora: GLORIA PATRICIA BOHÓRQUEZ VERGARA
Ingeniero(a) Financiero(a)
UNIVERSIDAD PILOTO DE COLOMBIA
FACULTAD DE INGENIERÍA
PROGRAMA DE INGENIERÍA FINANCIERA
BOGOTA D.C, SEGUNDO SEMESTRE, AÑO 2019
3
DEDICATORIA
Este trabajo de grado lo dedicamos a nuestras familias quienes han sido fuente de
motivación e inspiración para sobrepasar cada reto y cada situación que se convirtió en
obstáculo, son ellos quienes junto a nosotras anhelamos ese añorado título, son ellos
quienes nos han dado palabras de aliento cuando hemos sentido decaer, a nuestras madres
que nos esperaban todos los días hasta altas horas de la noche luego de largas jornadas de
trabajo y estudio y que siempre nos animaron a continuar en el camino y a tener claro que
todo este esfuerzo pronto tendría sus frutos, a ellos y a cada una de sus oraciones con amor
infinito les agradecemos hoy, prometemos avanzar prósperamente y escalar esta montaña
de vida que muy bien han asentado y sembrado en nosotras fuerte en valores y excelentes
ejemplos.
Señora Consuelito, ha sido un ángel y un magnífico ejemplo para mí, agradezco
de corazón su apoyo incondicional, sus muestras de cariño y el permitir cumplir nuestro
sueño, el cual, junto con mi abuelito lo han hecho posible, hoy es una realidad y se los
dedico gratamente, con amor: Catalina Runsa Bonilla.
Edgar, gracias por tu inmenso apoyo, por acompañarme en este proceso, gracias
por hacer mis sueños parte de los tuyos, soy feliz de decirte que hoy este sueño tan
anhelado es una realidad y te lo dedico con mucho amor. Kimbe, este título también es
dedicado a ti y espero con ansias verte convertida en una gran profesional, te admiro por
escoger esa profesión tan bonita: Carol Guauta Garzón.
4
AGRADECIMIENTOS
El agradecimiento de este trabajo va dirigido primeramente a Dios quien es guía y
ha abierto el camino con esperanza de concluir este objetivo, a nuestra tutora Gloria
Bohórquez por su apoyo y exigencia, y a los profesores que nos aportaron sus
conocimientos y consejos objetivos para el desarrollo del mismo, a la facultad de
Ingeniería Financiera por proponer y permitirnos como estudiantes esta opción de grado
que nos colocó a prueba y generó libertad por la escogencia de un tema en el cual elevemos
la calidad de nuestra carrera, plasmando en un trabajo aplicado lo que por cinco años
estuvimos aprendiendo en las aulas de clase y en el interés propio por crecer
académicamente.
A las personas que nos han apoyado laboral, económicamente y emocionalmente
siendo fundamentales en la construcción de este sueño.
5
Tabla de contenido
RESUMEN 6
Abstract 6
Palabras clave 6
INTRODUCCIÓN 7
Justificación 7
Problema 7
Objetivo General 7
Objetivos Específicos 8
CAPÍTULO I. MARCO REFERENCIAL 8
Marco Conceptual 9
Marco Teórico 11
Estado del arte 21
Marco Legal 22
CAPÍTULO II. MARCO METODOLÓGICO 26
Caracterización 26
Metodologías de Riesgo crediticio 36
Valoración del riesgo de crédito aplicable al fondo de empleados FOMEVI 37
CAPÍTULO III. RESULTADOS 72
CAPÍTULO IV. CONCLUSIONES, RECOMENDACIONES Y LIMITACIONES 76
CAPÍTULO V. REFERENCIAS 78
6
RESUMEN
El presente trabajo presentado por estudiantes de la Facultad de Ingeniería
Financiera de la Universidad Piloto de Colombia, tiene como intención diseñar un modelo
de Riesgo de Crédito aplicado en el sector solidario, específicamente en un Fondo de
Empleados, contamos con el apoyo de FOMEVI, una entidad vigilada por la
Superintendencia de economía solidaria de Colombia quien ha permitido hacer uso de sus
bases de datos, información y estructura actual para el desarrollo de esta propuesta. La
escogencia de esta temática parte del interés de conocer, investigar y aplicar el riesgo de
crédito, aprovechando las exigencias de la Supersolidaria que es uno de los órganos de
regulación más importantes del sector, al no existir actualmente un modelo para la
ejecución del mismo, planteamos estructurar un modelo de riesgo de crédito que
contribuya al fondo en el desarrollo de sus actividades de análisis y otorgamiento de
créditos para sus asociados. De acuerdo al perfil de la entidad y a las características del
sector se identificó que la mejor alternativa es diseñar e implementar un modelo score que
asigne un scoring a cada una de las variables que son significativas en el proceso de
análisis de crédito del fondo de empleados, el modelo permite identificar el nivel de riesgo
del solicitante y teniendo en cuenta el perfil del asociado, declara si el crédito es viable o
no.
Abstract
The present work presented by students of the Faculty of Financial Engineering of
Universidad Piloto de Colombia, intends to design a Credit Risk model applied in the
solidarity sector, specifically in an Employee Fund, we have the support of FOMEVI, a
entity supervised by the Superintendence of solidarity economy of Colombia who has
allowed to use its databases, information and current structure for the development of this
proposal. The choice of this the meis based on the interest of knowing, investigating and
applying credit risk, taking advantage of there quirements of the Supersolidaria, which is
one of the most important regulatory bodies in the sector, as there is currently no model
for its execution, We propose structuring a credit risk model that contributes to the fund
in the development of its analys is and credit granting activities for its associates.
According to the profile of theentity and the characteristics of the sector, it was identified
that the best alternative is to design and implement a score model that assigns a score to
each of the variables that are significant in the credit fund analys is process of the
employee fund, The model allows to identify the level of risk of the applicant and taking
into account the profile of the associate, declares whe therthe creditis viable or not.
7
Palabras clave
Riesgo de Crédito, Modelo Scoring, Tasa de interés, Volatilidad,
Superintendencia, SARC, Apalancamiento, Segmentación de clientes, sector solidario.
INTRODUCCIÓN
El presente proyecto de investigación está basado en la construcción de un modelo
de riesgo de crédito aplicado al fondo de empleados FOMEVI, para el cual actualmente no existe un desarrollo formal que se adapte a los requerimientos de la compañía y al movimiento cooperativo. El desarrollo del modelo permite realizar una caracterización de las organizaciones pertenecientes al sector solidario y sus productos financieros, por
medio de la investigación realizada se conocerán diferentes metodologías de cálculo de riesgo de crédito y tratamiento de información relacionada a este sector.
Justificación
Bajo las consideraciones de la Supersolidaria, el modelo de riesgo de crédito a
diseñar permitirá calcular y evaluar el riesgo de crédito asociado al cliente solicitante de
productos de libre inversión, crédito de vivienda y vehículo, cuyas líneas de crédito son
las más relevantes en el sector. Se desarrollará la medición del riesgo de crédito con el fin
de que el resultado se convierta en un factor determinante para cumplir con los
lineamientos y expectativas de la Superintendencia de Economía Solidaria.
Problema
La necesidad de diseñar el modelo de riesgo de crédito nace de las exigencias de
la Superintendencia de Economía Solidaria que pretende que en todas las compañías
conformadas por dicho sector se implemente a partir del 2020 el sistema de administración
de riesgo de crédito (SARC).
Objetivo General
Desarrollar un modelo de riesgo de crédito aplicado al sector solidario, fondo de
empleados, según lineamientos de la Superintendencia de Economía Solidaria de
Colombia, con el fin de fortalecer la toma de decisiones en FOMEVI.
8
Objetivos Específicos
1. Caracterizar principalmente las organizaciones de fondos de empleados
pertenecientes al sector solidario en el contexto colombiano.
2. Identificar las diferentes metodologías de riesgo crediticio, que puedan ser
aplicadas al sector solidario, específicamente a fondos de empleados.
3. Valorar el riesgo de crédito a partir de un modelo aplicable específicamente al
fondo de empleados FOMEVI.
9
CAPÍTULO I. MARCO REFERENCIAL
Marco Conceptual
Supersolidaria: Es un organismo técnico del estado encargado de supervisar la naturaleza
jurídica y la actividad de las empresas de la economía solidaria que se encuentran
sometidas a su supervisión, vigilancia y control. Trabaja en la búsqueda de la protección
de los intereses de los asociados y de la comunidad, para generar confianza y fortalecer el
sector como alternativa de desarrollo social y económico del país. Tiene por objetivo la
supervisión sobre la actividad financiera del cooperativismo y sobre los servicios de
ahorro y crédito de los fondos de empleados y asociaciones mutualistas y, en general, el
aprovechamiento o inversión de los recursos captados de los asociados por parte de las
organizaciones de la economía solidaria1.
Apalancamiento: Consiste en el uso de la deuda para adquirir activos, el apalancamiento
se puede conseguir mediante diferentes instrumentos financieros. Facilita el crecimiento
de la rentabilidad final y puede ser positiva o negativa. Un mayor grado de apalancamiento
representa también un mayor riesgo financiero, que puede incrementar considerablemente
las ganancias o puede acarrear una mayor cantidad de pérdidas. El apalancamiento es
considerado como una estrategia de negocios que plantea resumir la metodología para la
solución de problemas, recurriendo a las causas principales y actuar directamente sobre
estas, obteniendo un efecto de desarrollo notorio y eficaz, la estrategia busca disminuir el
trabajo a realizar para poder cumplir el objetivo propuesto con el menor esfuerzo posible.
Tasa de interés: Precio del dinero en el mercado financiero, cuando hay escasez de
dinero, la tasa de interés sube y cuando hay abundancia de dinero la tasa baja2. La tasa de
interés es un arriendo por usar una suma de dinero y poder hacer un pago periódicamente
por el uso de dicho dinero.
1 Wikipedia. (2011). Superintendencia de la economía solidaria. Recuperado
dehttps://es.m.wikipedia.org/wiki/Superintendencia_de_la_Econom%C3%ADa_Solidaria.
2Banrep. ¿Qué es la tasa de interés?. Colombia: Banco de la república. Recuperado de
http://www.banrep.gov.co/es/contenidos/page/qu-tasa-inter-s.
10
Cartera: Grupo de activos que tiene un inversor o una sociedad, la cartera se encuentra
conformada por diferentes tipos de productos financieros, por medio de los cuales una
persona o una compañía se apalancan. A nivel crediticio existe la cartera de deudores que
consiste en una agrupación de clientes que se encuentran al día o en mora con la deuda
pactada, y sirve para gestionar la cobranza de los deudores morosos. La cartera es el eje
sobre el cual gira la liquidez de la empresa, es el componente principal del flujo de
efectivo.
Riesgo de crédito: Es la posibilidad de que una entidad presente una perdida como
consecuencia de un impago por parte de su cliente, los modelos basados en riesgo de
crédito son una forma de medir la probabilidad que tiene un deudor de cumplir con sus
obligaciones de pago. Cuando exista una concreta falta de pago de una deuda contraída,
se llamará moroso al individuo o empresa reconocida legalmente como deudor y que ha
incurrido en el pago de la deuda.
SARC: El sistema de administración de riesgo de crédito es un mecanismo para la gestión
interna de riesgo, permite vigilar de manera permanente el historial crediticio de un
cliente, a través de la aplicación de ciertos parámetros de organización, gestión y
administración, este sistema genera un informe que indica la medida del riesgo crediticio
y el caso de las perdidas en el caso de incumplimiento. El SARC gestiona y vigila que la
situación crediticia de las entidades y de sus clientes sea solvente, de manera que no se
incurra en riesgo crediticio o se presente la posibilidad de que la entidad incurra en
pérdidas y se disminuya el valor de sus activos. El sistema se relaciona con los índices de
mora de los clientes.
Marco Teórico
En Julio de 1988 el comité de supervisión bancaria de Basilea publicó el primer
convenio de capital conocido como Basilea I, en el que se establecen las bases para el
cálculo del capital necesario para cubrir los riesgos agregados (mercado, crédito,
operacional, legal, etc.) a los que se enfrentaba el sistema bancario. Basilea I se comenzó
a implementar de forma efectiva a finales de 1992. El criterio básico de Basilea I es
requerir a los bancos que dispongan de un capital igual o superior al 8% del valor de los
activos agrupados según su grado de riesgo, en el caso de realizar operaciones con otros
bancos de la OCDE implican una reserva de capital del 1,6% del valor del contrato, los
préstamos con garantía hipotecaria implican una reserva de capital del 4%. En 1996 se
realizaron modificaciones al convenio de capital que se ocuparon específicamente de los
11
riesgos de negociación y se permitió a algunos bancos la utilización de sus propios
sistemas para medir sus riesgos de mercado.
Luego las entidades de crédito establecieron el enfoque de las 5 Cs para realizar
sus procedimientos basados en la opinión subjetiva de los directivos más experimentados,
que ponderan de forma personal la información de la compañía relacionada con la calidad,
posible liquidez de las garantías que se hayan depositado y la habilidad del prestatario
para generar flujos de caja suficientes para hacer frente a sus obligaciones y en especial al
crédito o créditos otorgados por la entidad. Los 5 Cs también fueron utilizadas para el
análisis del riesgo de crédito de un contrato.
En el año 2004, el comité de Basilea propuso un nuevo conjunto de
recomendaciones ajustando el primer convenio de capital, el cual fue llamado Basilea II
que se apoya en tres pilares: Cálculo de los requisitos mínimos de capital, proceso de
supervisión de la gestión de los fondos propios y disciplina de mercado.
A partir del 31 de Diciembre de 2010, se realizó una revisión de Basilea II entrando
en vigor la reforma llamada Basilea III, la cual fue motivada al observarse la crisis
financiera del 2008 que se generó por el crecimiento excesivo de los valores presentados
en los balances de los bancos y la simultánea caída del nivel y la calidad de los fondos
propios previstos para riesgos, por lo tanto muchas instituciones no contaban con reservas
suficientes para hacer frente a una crisis de liquidez. Basilea III se centra principalmente
en el riesgo de pánico bancario, exigiendo diferentes niveles de capital para las distintas
modalidades de depósitos bancarios y otros préstamos, los principios básicos de este
convenio de capital son: Capital, apalancamiento y liquidez. Las propuestas contenidas en
el documento del último acuerdo de capital de Basilea representan un sólido esfuerzo por
incorporar los desarrollos recientes de la teoría financiera de cuantificación del riesgo en
la determinación del capital regulatorio mínimo que debe ser exigido a las entidades
financieras. El propósito es no incrementar los requerimientos agregados de capital para
la banca que utilice el sistema estandarizado de medición del riesgo de crédito, y de
estimular la migración hacia la utilización del sistema basado en los rating internos
(probabilidad de incumplimiento, pérdida dado el incumplimiento y exposición al
incumplimiento), este sistema permite a las instituciones asignar calificaciones internas a
todos los clientes en cartera, calcular los requisitos de capital para cada posición y definir
crédito otorgando políticas3.
3CRIF. (2018). Sistemas de Rating Intero, Basilea II y III, Cálculo y Procesamiento.
Together to the next level.Recuperado de https://www.crif.com.mx/scoring-y-servic ios-estad%C3%ADsticos-especializados/sistemas-de-rating-interno-basilea-ii-y-iii-c%C3%A1lculo-y-procesamiento/.
12
Por lo anterior, Basilea propone el modelo logístico, como una herramienta
estadística para evaluar el riesgo de crédito, un modelo econométrico que es de gran
utilidad en la evaluación del riesgo de crédito. El modelo de regresión logística modela la
toma de decisiones cuando se está en frente de un proceso de elección binaria, y el proceso
de decisión de la probabilidad asociada a cada alternativa posible que puede tener un
cliente. Este modelo es conocido como “modelo Logit”, es una regresión binaria donde la
variable dependiente es una variable dummy, por ejemplo: Código 0 (es casado) o 1 (es
soltero).
La regresión logística se basa en la denominada función logística, donde se
relaciona la variable dependiente con las variables independientes X1, X2,…,Xi,…,Xk a
través de la siguiente ecuación:
Imagen 1
Descripción de la función logística
Fuente: Fernández y Perez. (2005). El modelo logístico: una herramienta estadística para evaluar
el riesgo de crédito. Colombia: Revista Ingenierías Universidad de Medellín. Recuperado de
https://www.redalyc.org/pdf/750/75040605.pdf.
Si se denota por Y a la variable a predecir, y por X1, X2,…, Xi,…, Xk a las K
variables predictores, la regresión logística se expresa de la manera siguiente:
13
Imagen 2
Expresión representativa de la función logística
Fuente: Fernández y Perez. (2005). El modelo logístico: una herramienta estadística para evaluar
el riesgo de crédito. Colombia: Revista Ingenierías Universidad de Medellín. Recuperado de
https://www.redalyc.org/pdf/750/75040605.pdf.
Donde X representa un patrón a clasificar, y los Betas son los parámetros, que
deben ser estimados a partir de los datos a fijar para tener determinado un modelo concreto
de regresión logística.
Si se considera que la variable a predecir es binaria, la ecuación anterior se puede
calcular de la siguiente manera:
Imagen 3
Expresión representativa de la función logística de una variable binaria
Fuente: Fernández y Perez. (2005). El modelo logístico: una herramienta estadística para evaluar
el riesgo de crédito. Colombia: Revista Ingenierías Universidad de Medellín. Recuperado de
https://www.redalyc.org/pdf/750/75040605.pdf.
Para operar el modelo de manera ágil, es conveniente expresar el modelo de
regresión logística en la manera logit. Para ello se efectúa una transformación del modelo,
de la manera siguiente:
14
Imagen 4
Expresión representativa de la transformación del modelo LOGIT
Fuente: Fernández y Perez. (2005). El modelo logístico: una herramienta estadística para evaluar
el riesgo de crédito. Colombia: Revista Ingenierías Universidad de Medellín. Recuperado de
https://www.redalyc.org/pdf/750/75040605.pdf.
Para la aplicación del modelo logístico se requiere que las variables exógenas sean
linealmente independientes, por lo tanto se debe hacer uso del método estadístico
“Análisis de Componentes Principales”, el cual es muy útil en la evaluación del riesgo
crediticio y fue propuesto por Pearson en 1901, y de forma independiente también por
Hotelling en 1933. Este método estadístico consiste en describir la variación producida
por la observación de p variables aleatorias x, en términos de un conjunto de nuevas
variables relacionadas entre sí (denominadas componentes principales), cada una de las
cuales sea combinación lineal de las variables originales4. Es importante tener en cuenta
que estas nuevas variables son obtenidas en orden de importancia. El propósito del
Análisis de Componentes Principales es reducir la dimensionalidad de los datos al
considerar únicamente las variables que contengan la información más relevante para el
modelo y poder realizar un análisis estadístico determinado (modelo logit o regresión
lineal múltiple).
4Fernández y Perez. (2005). El modelo logístico: una herramienta estadística para evaluar
el riesgo de crédito. Colombia: Revista Ingenierías Universidad de Medellín. Pg. 60. Recuperado de https://www.redalyc.org/pdf/750/75040605.pdf.
15
También se debe hacer uso de pruebas de bondad de ajustepara verificar que las
componentes principales estén correlacionadas entre si, dichas pruebas pueden ser las
siguientes:
La prueba de esfericidad de Barltlett:
La prueba plantea una hipótesis nula que afirma que las variables no están
correlacionadas en la población, es decir, que la matriz de correlación de la población es
una matriz diagonal.El determinante de la matriz de correlaciones muestral es un
estimador del determinante de la matriz de correlaciones poblacional. A partir del valor
del determinante muestral, se puede calcular la prueba de Barltlett que se distribuye según
la chi-cuadrada con dos grados de libertad igual a ½ (k2-k), donde k es el número de
variables de la matriz de correlaciones5. Para poder aplicar la prueba de Barltlett las
variables deben proceder de una población con una distribución normal multivariable, a
continuación se relaciona la ecuación de dicha prueba:
𝐵 = [n − 1 −1
6(2𝑘+ 5)]𝑙𝑛|𝑅|
La medida de adecuación de la muestra (káiser-meyer-olkin) KMO:
Es un índice que permite comparar las magnitudes de los coeficientes de
correlación observados con las magnitudes de los coeficientes de correlación parcial, se
calcula de la siguiente forma:
5Fernández y Perez. (2005). El modelo logístico: una herramienta estadística para evaluar
el riesgo de crédito. Colombia: Revista Ingenierías Universidad de Medellín. Pg. 61. Recuperado de https://www.redalyc.org/pdf/750/75040605.pdf.
16
Imagen 5
Fórmula para el cálculo o análisis factorial del KMO
Fernández y Perez. (2005). El modelo logístico: una herramienta estadística para evaluar el riesgo de
crédito. Colombia: Revista Ingenierías Universidad de Medellín. Recuperado de
https://www.redalyc.org/pdf/750/75040605.pdf.
El índice KMO se puede interpretar de las siguientes maneras:
● Si el índice es bajo indica que no será práctico aplicar el modelo, ya que se
necesitan tanto factores como variables para incluir un porcentaje de la
información aceptable.
● Un KMO con valores mayores de 0.7 indica alta intercorrelación, por tanto, el
análisis a realizar es apropiado.
● El índice con valores entre 0.5 y 0.6 indican que el grado de intercorrelación es
medio, pero aplicable.
● Cuando el KMO es menor que 0.5 indicaría que el análisis factorial no resultaría
una técnica útil.
La medida de adecuación de la muestra (MSA):
17
Es un índice que se calcula para cada variable, de forma similar al índice KMO6,
su fórmula es la siguiente:
𝑀𝑆𝐴 =∑ 𝑟2𝑁𝐽=1
∑ 𝑟2 +𝑁𝐽=1 ∑ 𝑠2𝑁
𝐽=1
El índice MSA se puede interpretar de las siguientes maneras:
● Un MSA con valores mayores de 0.7 indica alta intercorrelación, por tanto, el
análisis a realizar es apropiado.
● Si el índice tiene valores entre 0.35 y 0.6 indica que el grado de intercorrelación
es medio, pero se puede aplicar el modelo.
● Un MSA menor que 0.5 indica que no se aconseja realizar el análisis.
Correlación múltiple:
Es un coeficiente que indica el grado de asociación entre una variable y todas las
otras que intervienen en el análisis. Si en el modelo a realizar existen variables con un
coeficiente de correlación múltiple muy alto, el análisis puede realizarse con dichas
variables; pero las variables con un coeficiente de correlación múltiple bajo se pueden
eliminar.
El modelo Logit tiene una desventaja que consiste en que puede arrojar
probabilidades negativas y/o mayores a 1, las cuales conceptualmente no tienen sentido.
Luego de que los analistas notaran dicha desventaja se realizaron diferentes ajustes que
dio como resultado el modelo Probit. La diferencia entre dichos modelos es que el modelo
Logit se basa en la función logística para obtener la probabilidad, mientras que el Probit
lo hace por medio de la distribución normal acumulada.
El modelo Probit se define con la siguiente ecuación:
6Fernández y Perez. (2005). El modelo logístico: una herramienta estadística para evaluar
el riesgo de crédito. Colombia: Revista Ingenierías Universidad de Medellín. Pg. 62. Recuperado de https://www.redalyc.org/pdf/750/75040605.pdf.
18
Pi = P (Y=1|X) = P(I*i ≤ Ii)
= P(Zi ≤ a + b Xi) = F(a + b Xi)
Donde:
● Z es una variable estándar normal, Z ~ N(0, s2).
● F es la función de distribución normal acumulada.
Explícitamente:
𝐹(𝐼𝑖) = (1
√2𝜋)∫ 𝑒−𝑧
2/2𝐼𝑖
−∞𝑑𝑧
= (1
√2𝜋)∫ 𝑒−𝑧
2/2∞+𝛽𝑋𝑖
−∞𝑑𝑧
Imagen 6
Grafica de la función relacionada al modelo Probit
Fuente: Fernández y Perez. (2005). El modelo logístico: una herramienta estadística para evaluar el riesgo de crédito. Colombia: Revista Ingenierías Universidad de Medellín. Recuperado de
https://www.redalyc.org/pdf/750/75040605.pdf.
En un modelo binario la influencia que tienen las variables explicativas sobre la
probabilidad de elegir la opción dada por Yi = 1 no depende simplemente del valor de los
coeficientes, sino también del valor que toman las variables explicativas. Esto significa
19
que el efecto de una variable sobre la probabilidad varia con el valor de dicha variable, es
decir, no es independiente del vector de características Xi:
𝜕𝐹(𝑥𝑖𝑗𝛽)
𝜕𝑥𝑖𝑘= ∅𝑖𝐵𝑘
Al igual que el modelo Logit, el Probit se puede validar con diferentes herramientas
estadísticas, por ejemplo, para validar la significancia global del modelo se puede utilizar
el test de razón de verosimilitud (LR)7:
−2𝑙𝑛𝐿(�̂�𝑅)
𝐿(�̂�𝑆𝑅)~𝑋2𝑟
Al tratarse de un modelo no lineal, otra forma de evaluar el modelo es la que se
deriva de la bondad de ajuste, como por ejemplo, el R2 de Mc Fadden:
�̌�𝟐= 𝟏−
𝒍𝒐𝒈𝑳𝟎
𝒍𝒐𝒈𝑳(�̂�𝑺𝑹)
En este caso, si los coeficientes son poco significativos la capacidad explicativa
del modelo será muy reducida; pero si los coeficientes son significativos la capacidad
explicativa del modelo será alta, lo que quiere decir que R2 tendrá un valor muy cercano
a 1.
En Colombia, la superintendencia financiera ha adoptados los procesos del sector
financiero del país, para generar la información necesaria que permita evaluar los
respectivos riesgos y apoyar la toma de decisiones. En relación con la operación de
crédito, la superfinanciera abarca las siguientes etapas que buscan mitigar el riesgo
crediticio:
1. Otorgamiento: El otorgamiento de crédito de las entidades debe basarse en el
conocimiento del sujeto de crédito o contraparte, de su capacidad de pago y de las
características del contrato a celebrar entre las partes, que incluyen, entre otros, las
condiciones financieras del préstamo, las garantías, fuentes de pago y las
7Lema. Modelos de Variable Dependiente Binaria – Logit y Probit -. Argentina: Maestría
en evaluación de proyectos ITBA – UCEMA.
20
condiciones macroeconómicas a las que pueda estar expuesto. En el proceso de
otorgamiento se deben considerar los siguientes parámetros:
● Información previa al otorgamiento de un crédito: Antes de que el deudor
firme el contrato de crédito, la entidad acreedora debe suministrar al deudor
potencial en forma comprensible y legible la tasa de interés, periodicidad
de pago, la base de capital sobre la cual se aplicará la tasa de interés, tasa
de interés de mora, comisiones y recargos que se aplicaran, plazo del
préstamo, condiciones de prepago, derechos de la entidad acreedora en
caso de incumplimiento por parte del deudor, los derechos del deudor.
● Selección de variables y segmentación de portafolios: Para cada uno de los
portafolios identificados, se deben establecer las variables que con mayor
significancia permitan discriminar los sujetos de crédito que se ajustan al
perfil de riesgo de la entidad. Los procesos de segmentación y
discriminación de los portafolios de crédito y de sus posibles sujetos de
crédito, deben servir de base para su calificación. Se deben señalar criterios
sobre la forma como se orienta y diversifica el portafolio de crédito de la
entidad, evitando una excesiva concentración del crédito por deudor, sector
económico, grupo económico, factor de riesgo, etc.
● Capacidad de pago del deudor: La evaluación de la capacidad de pago
esperada de un deudor es fundamental para determinar la probabilidad de
incumplimiento del respectivo crédito. Para evaluar la capacidad de pago
la entidad prestamista debe analizar los flujos de ingresos y egresos, la
solvencia del deudor (nivel de endeudamiento, calidad y composición de
los activos, pasivos, patrimonio y contingencias del deudor), información
sobre el cumplimiento actual y pasado de las obligaciones del deudor
(historia financiera y crediticia proveniente de centrales de riesgo o de
calificadoras de riesgo), el número de veces que el deudor ha
reestructurado un crédito (entre más operaciones reestructuradas tenga un
mismo deudor, mayor será el riesgo de no pago de la obligación), los
posibles efectos de los riesgos financieros a los que está expuesto el flujo
de caja del deudor.
2. Seguimiento y control: Las variables de mayor significancia establecidas al
momento de seleccionar variables y segmentar los portafolios deben ser un
elemento determinante para el seguimiento de los créditos de cada portafolio. La
metodología implementada debe considerar la combinación de criterios
cuantitativos y cualitativos, objetivos y subjetivos, de acuerdo con la experiencia
y las políticas estratégicas de la entidad; esta metodología debe ser evaluada como
mínimo dos veces al año, al finalizar los meses de mayo y noviembre, con el fin
de verificar su idoneidad, al igual que la relevancia de las variables. Las
21
metodologías y procedimientos implementados en el proceso de otorgamiento
deben permitir monitorear y controlar la exposición crediticia de los diferentes
portafolios.
3. Recuperación: Se refiere a la restauración de la cartera de deudores, es decir, el
recobro a los deudores morosos, para obtener la recuperación del capital.
Según la Superintendencia Financiera de Colombia, el SARC (Sistema de
Administración del riesgo de crédito) debe estimar o cuantificar las pérdidas esperadas de
cada modalidad de crédito, al adoptar modelos para la estimación o cuantificación de
perdidas esperadas, las entidades financieras pueden diseñar y adoptar sus propios
modelos internos de estimación para uno o más portafolios, dichos modelos deben ser
presentados ante la superfinanciera para su evaluación previa, la cual emitirá un
pronunciamiento respecto de su objeción o no para que los modelos puedan ser aplicados
dentro de la entidad. Las entidades que opten por diseñar sus propios modelos internos
deben contar con bases de datos que como mínimo incorporen información histórica de
los últimos años anteriores a la fecha de presentación del modelo conforme al siguiente
cuadro:
Tabla 1
Ejemplo presentación base de datos con información histórica
Fuente: Superintendencia Financiera de Colombia
La información histórica de los modelos internos que sometan las entidades a
consideración de la Superintendencia Financiera de Colombia, deberá estar actualizada al
momento de su presentación.
La superfinanciera estableció la estimación de la perdida esperada en el marco del
SARC, aplicando la siguiente fórmula:
22
PÉRDIDA ESPERADA= [Probabilidad de incumplimiento] x [Exposición del activo] x
[Pérdida esperada de valor del activo dado el incumplimiento]
De acuerdo a la ecuación presentada, las perdidas esperadas aumentarán en
función del monto del crédito o exposición crediticia, y de la probabilidad de deterioro de
cada activo. Las perdidas serán menores entre más alta sea la tasa de recuperación
esperada8.
De acuerdo a lo anterior, la superintendencia financiera vigila a todas las entidades
del sector financiero y por ende, se creó la superintendencia de economía solidaria para
que vigilara a todas las entidades del sector solidario.
La Supersolidaria nació de la Ley de economía solidaria de Colombia (ley 454 de
1998), debido a que existían muchos problemas en algunas cooperativas y se estaba
perdiendo el dinero de muchas personas y se necesitaba una entidad que pusiera orden a
esa situación9. La Superintendencia de Economía Solidaria es un organismo técnico del
estado encargado de supervisar la naturaleza jurídica y la actividad de las empresas de la
economía solidaria que se encuentran sometidas a su supervisión, vigilancia y control.
Trabaja en la búsqueda de la protección de los intereses de los asociados y de la
comunidad, para generar confianza y fortalecer el sector como alternativa de desarrollo
social y económico del país. Tiene como objetivo la supervisión sobre la actividad
financiera del cooperativismo y sobre los servicios de ahorro y crédito de los fondos de
empleados y asociaciones mutualistas y, en general, el aprovechamiento o inversión de
los recursos captados de los asociados por parte de las organizaciones de la economía
solidaria10.
De acuerdo con lo informado por el Superintendente de Economía solidaria,
Héctor Raúl Ruiz, quien desempeñó dicho cargo en el periodo comprendido entre el 27
de marzo de 2017 y el 25 de julio de 2018, a QII de 2019, la economía solidaria representa
cerca de 4% del PIB con una cartera que supera los $20 Billones de pesos en Colombia
con un crecimiento de cartera bruta de 8%, descontando la inflación, no la mensual, sino
8Superintendencia Financiera de Colombia. (2011). Capítulo II - Reglas relativas a la
gestión del riesgo crediticio. Colombia: Circular externa 046 de 2011. 9 Superintendencia de Economía Solidaria. Algo de historia. Colombia: Supersolidaria.
Recuperado de http://www.supersolidaria.gov.co/es/content/algo-de-historia. 10 Wikipedia. (2011). Superintendencia de la economía solidaria. Recuperado
dehttps://es.m.wikipedia.org/wiki/Superintendencia_de_la_Econom%C3%ADa_Solidaria.
23
en un horizonte plano, de 5%, estimando tres puntos arriba de ese dato. El perfil actual de
los usuarios asociados es toda la población que se centra en los estratos uno, dos y tres,
por lo que hay una dinámica de aporte a la economía y al crecimiento del país. El monto
de ahorro asciende a $19,5 billones, lo cual es un monto importante y significativo, ya que
desde el punto de vista del volumen de $36 billones que son los activos de las cooperativas,
más de la mitad está apalancada con ahorros11.
Conforme a las exigencias de la Supersolidaria en cuanto a la reorientación de su
esquema de supervisión de cumplimiento hacia un modelo con un enfoque basado en
riesgos y la consideración por impartir instrucciones al sector vigilado sobre la manera
como deben continuar gestionando su riesgo de crédito, proyectan que de manera
preventiva y articulada las organizaciones solidarias vigiladas establezcan un Sistema de
Administración de Riesgo de Crédito - SARC - con el propósito de identificar, medir,
controlar y monitorear el riesgo de crédito, minimizar su impacto sobre los resultados y
de manera general preservar la confianza del público sobre la estabilidad del sector
solidario. El actual Superintendente de Economía Solidaria, Ricardo Lozano Pardo,
durante su presentación en el Encuentro de Cooperativas con Actividad Crediticia,
organizada en mayo de 2019 por Confecoop, recomendó que el sector solidario requiere
una profunda administración del riesgo, como la administración por riesgo y pérdida
esperada, una adecuada clasificación de cartera, prácticas más seguras en la refinanciación
de créditos y mayor disciplina en el reporte de información financiera. Así mismo, señaló
que la Supersolidaria viene elaborando una regulación que se reorienta hacia la
supervisión basada en riesgos para que las entidades vigiladas, logren identificar, medir,
controlar y monitorear el riesgo de crédito y puedan reportar adecuadamente la situación
de cada una en los estados financieros.
Estado del arte
Horacio Fernández Castaño y Fredy Ocaris Pérez Ramírez en su artículo publicado
en la Revista Ingenierías de la Universidad de Medellín, estudiaron un modelo logístico
basado en los modelos estadísticos LOGIT y PROBIT, como una herramienta estadística
para evaluar el riesgo de crédito,los profesores del programa de ingeniería Financiera de
la Universidad de Medellín se basaron en las técnicas del Análisis Estadístico
11Supersolidaria. Superintendencia de la economía solidaria. Superintendente de la economía solidaria habló sobre el presente y futuro del sector solidario. Colombia :
Supersolidaria. Recuperado de http://www.supersolidaria.gov.co/es/sala-de-prensa/noticia/superintendente-de-la-economia-solidaria-hablo-sobre-el-presente-y-futuro-del.
24
Multivariado, con su aplicación lograron establecer un procedimiento de clasificación que
permite determinar las ponderaciones necesarias y establecer la probabilidad de fallido
(no pago) de una deuda.
En el año 2013, David Rodríguez y Alfredo Trespalacios plantearon la medición
en valor del riesgo de impago de una cartera de clientes a través de modelos logísticos y
simulación de Montecarlo para su aplicación en el estudio de credit score, con el fin de
aportar una herramienta dinámica que permitiera estructurar nuevas políticas de productos
financieros y mejoramiento de análisis de pérdida, el modelo se estableció en 10 variables
socioeconómicas y el estudio se basó en la información de los clientes de una cooperativa
de ahorro y crédito ubicada en Armenia –Quindío. Los profesores del instituto tecnológico
metropolitano de Medellín concluyeron que los modelos logísticos son más adecuados
para su fácil manejo, interpretación y uso.
Nubia Velandia en su trabajo de grado estableció un modelo LOGIT para la
medición del riesgo de incumplimiento en créditos para una entidad financiera del
municipio de Arauca, con el objetivo de estimar la probabilidad de incumplimiento en los
créditos otorgados a las pymes del Municipio de Arauca a través de un modelo de
regresión LOGIT, con esta investigación la estudiante de la Maestría en Administración
de Empresas de la Universidad Nacional de Colombia concluyó que la calificación interna
de los clientes es un factor determinante para medir el incumplimiento de los pagos en las
pymes, el estudio también evidencia que el sexo es otro factor determinante, siendo los
hombres los que presentan mayor riesgo de presentar mora12.
Sandra Moreno de la Universidad Nacional de Colombia (Sede Medellín) diseñó
un modelo LOGIT mixto para la construcción de un Scoring de Crédito con el objetivo de
estimar un modelo estadístico para el scoring de crédito que tenga un mayor poder de
discriminación de los clientes que llegan a default (entidad financiera), identificar
cuálesson los factores que determinan el estado de default para los clientes de una entidad
financiera del sector cooperativo del departamento de Antioquia. El estudio concluyó que
las variables que determinan que un cliente llegue a default, son las relacionadas con el
factor de comportamiento crediticio, financiero y demográfico; también se concluyó que
para una entidad financiera es muy importante contar con una herramienta estadística
adecuada para la predicción del comportamiento de los clientes al momento de otorgarles
12Velandia. (2013). Establecimiento de un modelo LOGIT para la medición del riesgo de
incumplimiento en créditos para una entidad financiera del municipio de Arauca. Colombia: Universidad Nacional de Colombia (Sede Orinoquia, Manizales). Recuperado de http://bdigital.unal.edu.co/10202/1/7709584.2013.pdf.
25
el crédito, puesto que la rentabilidad y los flujos de caja, en gran medida corresponden al
correcto pago de las obligaciones crediticias contraídas por parte de los clientes13.
José María Valle Carrascal en su tesis doctoral sobre modelos de medición del
riesgo de crédito realiza un enfoque actuarial de la probabilidad de impago que se basa en
metodologías utilizadas en la industria de seguros, su ventaja es que utiliza información
muy sencilla y fácil de obtener, adicionalmente no requiere de información externa a la
compañía, este modelo calcula las perdidas por fallido, pero no estima los posibles
cambios en el valor de una cartera de activos por riesgo de crédito.
En el año 2016, El Ecuatoriano Nelson Adrián Gamboa Rivera realizó un proyecto
de investigación sobre la administración del riesgo de crédito y la morosidad en las
cooperativas de ahorro y crédito del cantón Ambato - Ecuador, el proyecto busca analizar
la administración del riesgo de crédito de las cooperativas en ese país. El estudiante de
ingeniería financiera de la Universidad técnica de Ambato - Ecuador concluyó que la
administración del riesgo de crédito en un porcentaje considerable es realizada por
personal ajeno al área de créditos, lo que indica que las cooperativas no poseen personal
específico en el área de riesgo de crédito y las personas que toman las decisiones de
otorgar o no créditos no están calificadas para hacerlo.
Marco Legal
Basilea III: Hace parte de una seria de iniciativas promovidas por el Foro de Estabilidad
Financiera (FSB, Financial Stability Board por sus siglas en inglés) y el G – 20, para
fortalecer el sistema financiero tras la crisis de las hipotecas subprime. Se llevó a cabo a
lo largo de 2009 y su ejecución empezó a regir a partir del 31 de diciembre de 2010,
conformando un conjunto de propuestas de reforma de la regulación bancaria del 2010.
Basilea III se centra principalmente en el riesgo de pánico bancario, exigiendo diferentes
niveles de capital para las distintas modalidades de depósitos bancarios y otros préstamos,
este acuerdo complementa Basilea I y Basilea II basándose principalmente en capital,
apalancamiento y liquidez.
Circular básica, contable y financiera: A través de la circular externa 004 del 28 de
agosto de 2008, la Superintendencia de Economía Solidaria adopta la nueva circular
básica, contable y financiera que rige a las organizaciones solidarias, en la cual se
13Moreno. El modelo LOGIT mixto para la construcción de un Scoring de crédito.
Colombia: Universidad Nacional de Colombia (Sede Medellín). Recuperado de http://www.banrep.gov.co/sites/default/files/eventos/archivos/sem_349.pdf.
26
establecen los principios, criterios generales y parámetros mínimos que las organizaciones
solidarias vigiladas deben tener en cuenta para evaluar de forma adecuada el riesgo
crediticio, así como los requisitos para la clasificación, calificación y provisión de la
cartera de créditos, de modo que se revelen y se establezcan las contingencias de pérdida
de valor de los activos de las compañías de acuerdo con su realidad económica y contable.
Este documento establece que el riesgo crediticio es la probabilidad de que una
organización solidaria incurra en perdidas y por ende se disminuya el valor de sus activos,
como consecuencia de que sus deudores incumplan con el pago de sus obligaciones en los
términos acordados.
Decreto 704 del 24 de abril de 2019 del Ministerio de Hacienda: Considera que las
organizaciones de economía solidaria requieren de herramientas efectivas que les
permitan atender adecuadamente las obligaciones derivadas de las sumas depositadas en
la entidad. El decreto establece que los principales mecanismos de administración del
riesgo de liquidez, es el cálculo de la exposición al riesgo y la constitución de un fondo de
liquidez. Identifica la necesidad de ajustar algunas disposiciones vigentes con el fin de
acoger los últimos avances de los estándares internacionales que involucran etapas de
identificación, medición, control y monitoreo del riesgo de liquidez, así como eliminar
arbitrajes regulatorios, y optimizar el funcionamiento y la supervisión del cumplimiento
de tales disposiciones. La Superintendencia de la Economía Solidaria verificará que las
entidades vigiladas cuenten con la medición, control y monitoreo del riesgo de liquidez,
con una estructura acorde con sus características, su tamaño, y la complejidad de sus
operaciones.
Decreto 962 del 05 de junio de 2018: Decreto único reglamentario del sector Hacienda
y Crédito Público, relacionado con normas de buen gobierno aplicables a organizaciones
de economía solidaria que prestan servicios de ahorro y crédito, con el fin de proteger,
promocionar y fortalecer las organizaciones de economía solidaria, así como la protección
de los recursos de captación de sus asociados. Este decreto corresponde a propósitos
constitucionales y legales del Gobierno Nacional de Colombia que conllevan la necesidad
de identificar y promover estándares robustos de gobernabilidad, eficiencia económica,
crecimiento sostenible y estabilidad financiera; dentro de dichos estándares, en el ámbito
internacional, se ha destacado la importancia de que las entidades prestadoras de servicios
de ahorro y crédito implementen esquemas de buen gobierno que abarquen las relaciones
entre los asociados, el consejo de administración o quien haga sus veces, la gerencia y/o
el representante legal, y otras partes interesadas.
Decreto Ley 1481 de 1989: Determina la naturaleza, características, constitución,
regímenes internos, de responsabilidad y sanciones. Su objetivo es dotar a los fondos de
empleados de un marco jurídico adecuado para su desarrollo, promover la vinculación de
27
los trabajadores a estas empresas asociativas de economía social y garantizar el apoyo del
estado a las mismas.
Conceptos Superintendencia de Economía Solidaria N. 018729 y 22252 del 8 y 13 de
junio: Los fondos de empleados están constituidos por trabajadores dependientes, esto
quiere decir que deben tener un vínculo común de asociación que se determina por la
calidad de trabajador dependiente, los servicios que ofrece el fondo de empleados, están
encaminados fundamentalmente a satisfacer las necesidades de su grupo social, no a
satisfacer las necesidades de terceros. Estipulan que los fondos de empleados no pueden
recibir dinero de terceros para colocarlo en el mercado del sector solidario. Los depósit os
de ahorro que se capten deberán ser invertidos en crédito a los asociados en las condiciones
y con las garantías que señalan los estatutos y reglamentos internos de cada entidad, sin
afectar la capacidad de adquisición de activos fijos para la prestación de los servicios.
Decreto 344 del 2017: Dispone normas aplicables a los fondos de empleados para la
prestación de servicios de ahorro y crédito, con el fin de: promover y fortalecer la solidez
del sector, y establecer mecanismos de protección a los asociados - ahorradores y
depositantes; dotar a los fondos de empleados de la regulación prudencial adecuada para
la prestación de servicios de ahorro y crédito, que permita contar con herramientas de
fortalecimiento patrimonial y adecuada administración de riesgos crediticios,
considerando los estándares aceptados internacionalmente para organizaciones de
economía solidaria; Proveer a las autoridades que ejercen labores de supervisión y
regulación de los fondos de empleados, de mecanismos de información oportuna sobre la
existencia y constitución de dichas organizaciones.
Ley 454 de 1998: Es la ley de economía solidaria en Colombia, con la cual se creó el
departamento nacional de economía solidaría, se determinó el marco conceptual que
regula la economía solidaria, se transformó el departamento administrativo nacional de la
economía solidaria, se creó la superintendencia de la economía solidaria, se creó el fondo
de garantías para las cooperativas financieras y de ahorro y crédito. Esta Ley dicta normas
sobre la actividad financiera de las entidades de naturaleza cooperativa.
Ley 79 de 1988: Su objetivo es dotar al sector cooperativo de un marco propicio para su
desarrollo como parte fundamental de la economía nacional. Brinda las orientaciones
necesarias para la creación, consolidación y protección de las cooperativas, pre
cooperativas, órganos de segundo y tercer grado, fondos de empleados, asociaciones
mutuales y empresas de servicios en formas de administraciones públicas cooperativas.
28
Ley 1391 de 2010: Adecua la normatividad del sector solidario a las condiciones sociales,
económicas, políticas y culturales que determinan el que hacer de los fondos de
empleados. Su objetivo es abrir el vínculo de asociación para empleados, sin importar el
tipo de vinculación laboral que se tenga en la empresa. Se creó el fondo de desarrollo
empresarial solidario, con un diez por ciento (10%) de los excedentes del ejercicio
económico de cada fondo de empleados.
Decreto Ley 4122 de 2011: Se transformó el Departamento Administrativo Nacional de
Economía Solidaria (DANSOCIAL) en la Unidad Administrativa Especial de
Organizaciones Solidarias, la cual está adscrita al ministerio de trabajo y cuenta con
personería jurídica, autonomía administrativa y financiera y patrimonio independiente.
Establece que el diseño de política pública del sector solidario está a cargo del Ministerio
del Trabajo.
Ley 720 de 2001: Por medio de esta ley se reconoce, se promueve y se regula la acción
voluntaria de los ciudadanos colombianos, el ejercicio de la solidaridad, la
corresponsabilidad social en las entidades públicas o privadas y se regulan las relaciones
entre los mismos.
29
CAPITULO II. MARCO METODOLÓGICO
Caracterización
La economía solidaria es conocida como una economía social, que busca proveer
de manera sostenible las bases materiales para el desarrollo personal, social y ambiental.
Se desarrolla en función de la calidad de vida, el bienestar de sus miembros y de toda la
sociedad como sistema global. La economía solidaria se basa en valores solidarios como
la responsabilidad, autogestión, igualdad, cooperación, ayuda mutua, democracia,
transparencia, honestidad y equidad14. El sector solidario está conformado por empresas
que se caracterizan por el trabajo asociativo y redistribución de sus excedentes en
beneficio de sus asociados con prácticas basadas en la solidaridad. Este sector contribuye
a la generación de ingresos, al desarrollo comunitario, a la unión social, a la distribución
equitativa de la riqueza y el fortalecimiento del capital social. Las organizaciones del
sector solidario surgen por iniciativa de una comunidad que decide asociarse a través de
la cooperación y la ayuda mutua, uniendo recursos humanos y económicos para la
resolución de problemas y desarrollo de proyectos productivos. Según la Unidad
Administrativa Especial de Organizaciones Solidarias, los tipos de organizaciones de
economía solidaria son: Cooperativas y pre cooperativas, fondos de empleados y
asociaciones mutuales.
Según la Unidad administrativa especial de organizaciones solidarias, todas las
asociaciones mutuales son asociaciones creadas con el objetivo de brindarse ayuda
reciproca frente a riesgos eventuales y satisfacer sus necesidades mediante la prestación
de servicios de seguridad social, también ofrecen líneas de crédito para sus asociados, los
cuales son a 0% de interés.
Las cooperativas son asociaciones autónomas de personas agrupadas
voluntariamente para satisfacer sus necesidades económicas, sociales y culturales
14 Unidad Administrativa especial de organizaciones solidarias. ABC del sector solidario.
Orgsolidarias. Recuperado dehttps://www.orgsolidarias.gov.co/sites/default/files/archivos/ABC%20Sector%20Solidario.pdf.
30
comunes, por medio de una empresa que se posee en conjunto y se controla
democráticamente15.
Tabla 2
Registro tasas de interés de productos de financiación de diferentes tipos de
entidades Cooperativas con corte a 31 de Agosto de 2019
Fuente: Elaboración propia
Se entiende como fondo de empleados aquellos que se caracterizan por ser de
derecho privado, sin ánimo de lucro y están constituidos por trabajadores dependientes,
trabajadores asociados o por servidores públicos, estas compañías ofrecen servicios de
ahorro y crédito a sus asociados. Es indispensable que los asociados de un fondo de
empleados sostengan vínculo laboral con las empresas que estén afiliadas al fondo de
empleados, no es permitido que terceros (personas particulares e independientes) puedan
afiliarse a un fondo de empleados, esto es solamente permitido en las cooperativas de
ahorro y crédito, que a pesar de hacer parte del sector solidario pueden permitir el ingreso
de dicho perfil de clientes, esto se evidencia en la normativa descrita por el artículo 4 del
decreto 1481 del 07 de Julio de 1989 "los asociados de un fondo de empleados deberán
tener un vínculo común de asociación, determinado por la calidad de trabajadores
dependientes, en una de las siguientes modalidades: De una misma institución o empresa;
de varias sociedades en las que se declare la unidad de empresa, o de matrices y
subordinados, o de entidades principales y adscritas y vinculadas, o de empresas que se
15 Unidad Administrativa especial de organizaciones solidarias. ABC del sector solidario.
Orgsolidarias. Recuperado dehttps://www.orgsolidarias.gov.co/sites/default/files/archivos/ABC%20Sector%20Solidario.pdf.
31
encuentren integradas conformando un grupo empresarial; de varias instituciones o
empresas independientes entre sí, siempre que estas desarrollen la misma clase de
actividad económica.", y según los conceptos 18729 y 22252 del 08 y 13 de junio de 2004,
la Superintendencia de economía solidaria estipula que los fondos de empleados no
pueden recibir dinero para colocarlo, es decir, no les está permitido realizar convenios o
mandatos de recursos provenientes de terceros para administrarlos a cambio de una
comisión El número mínimo de asociados para constituir un fondo de empleados es de
diez (10) personas, su órgano de administración está conformado por la gerencia y una
junta directiva, el gerente actúa como representante legal de la compañía. Su órgano de
control es el revisor fiscal y son vigilados por la superintendencia de la economía solidaria
de Colombia y por el consejo nacional de economía solidaria. La tabla 3 relaciona las tasas
de interés de productos de financiación que ofrecen diferentes fondos de empleados
colombianos con corte al 31 de agosto de 2019:
Tabla 3
Registro tasas de interés de productos de financiación de diferentes tipos de
entidades de Fondo de Empleados con corte a 31 de Agosto de 2019
Fuente: Elaboración propia
32
Es importante resaltar que las tasas de interés relacionadas en los apartados
anteriores, son menores a las que otorga un banco actualmente (fecha de corte: 31 de
agosto de 2019). Ver tabla 4:
Tabla 4
Registro tasas de interés de productos de financiación de diferentes tipos de
entidades Bancarias con corte a 31 de Agosto de 2019
Fuente: Elaboración propia
El presente trabajo de grado está basado en el diseño de un modelo de riesgo de
crédito para el Fondo de empleados FOMEVI que tiene poca experiencia en la gestión y
administración de riesgos, actualmente no existe un desarrollo formal que se ajuste al
perfil de la compañía y a las exigencias establecidas por la superintendencia de economía
solidaria, con ayuda del modelo se busca calcular y evaluar el riesgo de crédito asociado
a los productos de libre inversión, crédito de vivienda y vehículo, cuyas líneas de crédito
son las más relevantes en el sector.
El Fondo de empleados FOMEVI fue creado el 26 de mayo de 1996 en asamblea
general, donde se aprobó la base de los estatutos que hoy rigen la compañía y se eligieron
los primeros miembros de la Junta Directiva, el Comité de Control Social y el Revisor
33
Fiscal. FOMEVI es una empresa sin ánimo de lucro, independiente financiera y
administrativamente de las empresas que conforman el fondo y tiene como propietarios a
sus asociados, todos y cada uno con los mismos derechos y deberes, independientemente
de la magnitud de sus aportes. Todo asociado tiene derecho y obligación de participar en
la Asamblea General Anual en donde tiene voz y voto.
El objeto social del Fondo es fomentar el ahorro de sus asociados con miras a
generar recursos destinados especialmente a la satisfacción de créditos; propender por el
mejoramiento económico, social y cultural de sus asociados y familiares, cultivando lazos
de respeto, solidaridad y compañerismo entre los mismos. Su misión es construir y
mantener el bienestar social de sus asociados y del grupo familiar de los mismos, a través
de servicios financieros y convenios que mejoran su calidad de vida, apoyado en un equipo
humano, competente y comprometido. La visión de FOMEVI para los próximos años es
ser reconocido como una compañía modelo de la economía solidaria y convertirse en la
mejor alternativa de ahorro y crédito para que las familias de sus asociados alcancen el
desarrollo que se han propuesto, brindando día a día la mejor calidad y tecnología en los
servicios ofrecidos. FOMEVI apoyará con una sana administración la solvencia
económica que le posibilite alcanzar plenamente su objeto social.
Las tasas de interés que ofrece actualmente el Fondo, incentiva al crédito de sus
asociados debido a que son bastante competitivas con respecto al mercado solidario y
financiero, de acuerdo al nivel de activos, FOMEVI se encuentra posicionado dentro de
los primeros 20 Fondos de empleados a nivel nacional. A nivel administrativo, el Fondo
de empleados FOMEVI es pequeño, cuenta con 8 empleados y cuenta con 5 áreas
específicas: Administración y Gerencia, Contabilidad, Créditos, Comercial, y SARLAFT.
El Fondo de empleados cuenta actualmente con 1.388 asociados, los cuales tienen
vínculo laboral con las diferentes empresas afiliadas al Fondo por medio de contratos a
término fijo, obra labor, contrato por horas o término indefinido, algunas de las empresas
brindan beneficios de incentivo por afiliarse al Fondo, dichos beneficios se suman
mensualmente a los ahorros del asociado. La otorgación de créditos depende del tipo de
34
contrato para identificar el tiempo al que se puede diferir el crédito y de acuerdo a las
garantías con las que se cubre el crédito, FOMEVI tiene establecidos límites de crédito
alineados al decreto 344 del Gobierno Nacional: “La suma de los créditos concedidos a
un asociado no podrá superar el valor de los aportes (beneficios empleador), más los
ahorros permanentes del asociado, más $82.517.190, si la única garantía del crédito son
los aportes y ahorros del Asociado, cesantías, codeudor o pólizas de Afianzadoras; o más
$165.034.380, si existe una garantía real que respalde la deuda (Hipoteca en primer grado
de inmueble o pignoración de vehículo).
Para que un Asociado(a) solicite un crédito de vehículo, libre inversión o viviendas
debe presentar los siguientes documentos:
Crédito de vehículo nuevo:
Realizar solicitud de crédito, presentar última colilla de pago – nomina, cotización
del vehículo, entre otros. Ver Anexo 1, requisitos garantía de vehículo nuevo.
Crédito de vehículo usado:
Realizar solicitud de crédito, presentar última colilla de pago – nomina, cotización
de vehículo o certificado de deuda, entre otros. Ver anexo 2, requisitos garantía de
vehículo usado o compra de cartera vehículo.
Crédito de libre inversión:
El Asociado debe presentar solicitud de crédito, la cual se diligencia en la página
web de FOMEVI, últimas 3 colillas de pago - nómina, si el crédito supera $50.000.000 o
la edad del Asociado supera los 50 años debe diligenciar el formato de asegurabilidad
individual con FOMEVI como beneficiario, para seguro de vida deudores y soporte de la
garantía (en caso de que se requiera) y actualización de datos no mayor a 1 año registrada
en el sistema del Fondo.
Crédito de vivienda (compra de cartera):
35
Realizar solicitud de crédito, presentar última colilla de pago – nomina, certificado
de libertad de inmueble (con fecha no mayor a 30 días), certificado de la deuda, entre
otros. Ver anexo 3, requisitos crédito compra de cartera vivienda.
Crédito compra de vivienda nueva:
Realizar solicitud de crédito, presentar última colilla de pago – nomina, certificado de
libertad del inmueble (con fecha no mayor a 30 días), entre otros. Ver anexo 4, requisitos
crédito de vivienda nueva.
Crédito de vivienda usada:
Realizar solicitud de crédito, presentar última colilla de pago – nomina, certificado
de libertad del inmueble (con fecha no mayor a 30 días), avalúo, entre otros. Ver anexo 5,
requisitos crédito de vivienda usada.
Proceso de otorgamiento de crédito:
Luego de que se recibe la solicitud de crédito junto con todos los documentos
requeridos, se procede a realizar el estudio de crédito y aprobación del misma, si el monto
solicitado es menor o igual a $6.624.000, el crédito es aprobado o negado por la gerencia
de FOMEVI y el proceso debe durar máximo 3 días hábiles, si el monto solicitado supera
los $6.624.000, el crédito es aprobado o negado por el comité de créditos del Fondo, el
cual es conformado por los miembros de la Junta Directiva, en este caso se asignan unas
fechas semanales para que los asociados realicen su solicitud de crédito ante el fondo de
empleados, a partir de dicha fecha establecida, el proceso debe durar máximo 8 días
hábiles.
Desarrollo del estudio de crédito y aprobación:
Después de que el Asociado realiza su solicitud, esta se refleja en el módulo de
créditos de FOMEVI, en el cual las analistas de crédito pueden visualizar el listado de
solicitudes pendientes, en estudio, aprobadas y no aprobadas, la analista toma cada una de
las solicitudes pendientes, verifica el monto solicitado, que cumpla con los límites y
36
parámetros nombrados anteriormente (de acuerdo a cada línea de crédito), verifica los
créditos vigente en el fondo, tipo de contrato y fecha de terminación del mismo, saldo de
las deudas en otras entidades (se consulta centrales de riesgo CIFIN), se verifica el valor
del ahorro mensual, el valor de las cuotas de los créditos vigentes con el fondo, las
deducciones que se le realizan al asociado por nómina, se calcula el valor de la cuota del
crédito solicitado, se verifica el valor de las cuotas que paga el asociado en otras entidades
(información reflejada en CIFIN), se verifica si al asociado se le realizan débitos
automáticos a la cuenta bancaria de parte de FOMEVI y se confirma el valor del salario
mensual, dicha información se encuentra ingresada en el mismo módulo de crédito y se
puede modificar en caso de que la analista evidencie alguna inconsistencia. Luego de
verificar toda la información se procede a chequear cada uno de los soportes presentados
por el asociado y que cumplan con los requisitos necesarios, dichos documentos también
se encuentran adjuntos en el módulo de créditos, luego la analista procede a generar un
reporte el cual le mostrará toda la información resumida, se procede a verificar que los
descuentos de nómina no superen el 40% del salario mensual, si se supera dicho límite se
debe reducir el valor de la cuota del crédito solicitado, luego se verifica que el valor de
los descuentos por nomina más el valor de las cuotas en otras entidades y los débitos
automáticos realizado a la cuenta bancaria del asociado no superen el 70% de los ingresos
totales del asociado (en este caso se tienen en cuenta ingresos adicionales, si son
soportados por el asociado), si se cumplen todas las condiciones se procede a pasar el
estado del crédito a “en estudio” donde lo podrán visualizar las personas que aprueban el
crédito (gerencia o comité de créditos, según corresponda) y ellos procederán a aprobar o
negar el crédito, indicando las observaciones correspondientes, luego de ser aprobado el
modulo cambiara automáticamente el estado del crédito a “Por aprobar”.
Proceso de liquidación del crédito, firma de pagarés y desembolso:
Las analistas de crédito deben chequear constantemente el estado de los créditos y
luego de que la solicitud se encuentre en “Por aprobar” se procede a liquidar el crédito en
el sistema interno de FOMEVI y automáticamente se descarga el plan de pago y se
imprimen los pagarés, luego se le informa al asociado por medio de correo electrónico la
aprobación del crédito (en caso de no ser aprobado, también se le informa al asociado y
37
FOMEVI tiene el derecho a reservarse las razones), también se informa que debe pasar
por la oficina del fondo para la firma de los pagarés y se solicita por ese mismo medio los
datos de la cuenta bancaria a donde se debe realizar el desembolso, luego de que la persona
firma los pagarés se procede a realizar el desembolso por medio de transferencia
electrónica.
En caso de ser un crédito de vehículo, antes de liquidar el crédito se le solicita al
asociado la copia de la matrícula del vehículo a nombre del mismo y con prenda a favor
de FOMEVI, y la póliza de vehículo - todo riesgo expedida a nombre del asociado y con
beneficiario oneroso a favor del fondo, y el desembolso se realiza directamente al
vendedor del vehículo.
En caso de ser un crédito de vivienda, antes de liquidar el crédito se le solicita al
asociado la primera copia de la escritura que preste mérito ejecutivo a nombre del mismo
y con hipoteca en primer grado a favor de FOMEVI, y la póliza contra incendio y
terremoto del inmueble expedida a nombre del asociado y con beneficiario oneroso a favor
del fondo, y el desembolso se realiza directamente al vendedor de la vivienda.
En caso de ser un crédito para compra de cartera de vivienda, luego de realizarse
el desembolso, se solicita a la entidad a la cual se le cancela la deuda, la cesión hipotecaria
de la deuda, los pagarés de la misma y la escritura correspondiente, luego de recibirla, se
le solicita al asociado la póliza contra incendio y terremoto del inmueble expedida a
nombre del mismo y con beneficiario oneroso a favor de FOMEVI.
Metodologías de Riesgo crediticio
Teniendo en cuenta la caracterización descrita anteriormente y los modelos
propuestos en el capítulo anterior, se deduce que se puede utilizar la metodología que
propone Basilea III, por medio de la cual se puede valorar la significancia de las variables
por pruebas estadísticas y pruebas de bondad de ajuste para luego aplicar el modelo
PROBIT.
38
De acuerdo a los descrito en el estado del arte del presente documento, el proyecto
se realizó con base a los modelos realizados por los diferentes autores relacionados, los
cuales también proponen en modelo PROBIT como una de las mejores alternativas para
calcular la probabilidad de riesgo de un cliente, sin embargo también se tuvo en cuenta lo
propuesto por los profesores del instituto tecnológico metropolitano de Medellín: David
Rodríguez y Alfredo Trespalacios, quienes plantearon en el año 2013 realizar la medición
en valor del riesgo de impago a través de modelos logísticos que se pudieran aplicar en el
estudio de credit score.
Para el desarrollo del proyecto también se tuvo en cuenta lo propuesto por Juan
Camilo Ochoa, Wilinton Galeano y Luis Gabriel Agudelo de la Universidad de Antioquia,
quienes en el 2010 implementaron una metodología de análisis discriminante para la
construcción de un modelo scoring de otorgamiento de crédito, el cual se realizó mediante
el análisis estadístico de variables cualitativas y cuantitativas dentro de una base de datos
facilitada por una cooperativa financiera del Valle de Aburrá, con el modelo se presente
definir perfiles de prestatarios propensos al incumplimiento de sus obligaciones, y perfiles
de prestatarios de buen comportamiento16. Este modelo fue realizado bajo los estándares
exigidos por la Superintendencia Financiera en la Carta Circular 31 y la Circular Externa
11 de 2002.
También se tuvo en cuenta lo propuesto por José María Valle Carrascal en su tesis
doctoral, quien realiza un enfoque actuarial de la probabilidad de impago que se basa en
metodologías utilizadas en la industria de seguros, sin necesidad de obtener información
externa de la compañía, es decir, las variables se plantearon solamente con base en
información propiamente interna de la entidad.
Valoración del riesgo de crédito aplicable al fondo de empleados FOMEVI
Después de realizar la caracterización de la compañía y una amplia investigación
sobre el sector y sobre las exigencias del mismo en cuanto al riesgo de crédito, y sobre
metodologías y modelos propuestos por diferentes autores que pudieran ser aplicados a la
compañía a analizar. Se procedió a solicitar una serie de datos a la entidad que permitiera
16Ochoa, Galeano y Agudelo. (2010). Construcción de un modelo de scoring para el
otorgamiento de crédito en una entidad financiera. Perfil de coyuntura económica N. 16. Colombia: Universidad de Antioquia. Recuperado de http://www.scielo.org.co/pdf/pece/n16/n16a10.pdf.
39
construir el modelo, estos datos se plantearon con base a los modelos investigados, al
perfil de la compañía y a las líneas de crédito a analizar (libre inversión, vivienda y
vehículo), los datos que se solicitaron fueron los siguientes:
● Base de datos con información de todas las personas afiliadas al fondo de
empleados.
● Base de datos de personas pensionadas afiliadas al fondo de empleados.
● Antigüedad de cada uno de los asociados en el fondo de empleados.
● Edad de cada asociado.
● Sexo de cada asociado.
● Nivel académico de cada asociado.
● Descuentos realizados por parte del fondo a cada uno de los asociados.
● Información sobre créditos vigentes con corte a 31 de octubre de 2019
(línea de crédito, valor de la garantía, fecha de inicio y finalización del
crédito, valor desembolsado, plazo, saldo a capital, forma de pago, tipo de
garantía).
● Información de los asociados que se encuentran en mora.
Toda la información fue facilitada por parte de la compañía de forma
independiente, por lo tanto, se tuvo que construir una base de datos general
relacionando toda la información en un solo archivo, dicha base se construyó en
Excel. Para facilitar el modelo, algunas de las variables se plantearon de forma
dicotómica, dejando solamente dos opciones de respuesta, en total se obtuvieron
124 variables, para poder realizar los cálculos estadísticos y las pruebas de
significancia necesarios que permitieran plantear el modelo, dicha base de datos
se traspasó a un software para análisis estadístico llamado SPSS, dicho programa
es utilizado para realizar la captura y análisis de datos para crear tablas y graficas
con data compleja17. El SPSS es conocido por su capacidad de gestionar grandes
volúmenes de datos. Al crear la base de datos, el programa permite declarar el
nombre de cada variable, el tipo de variable, los valores asignados (depende de si
la variable se encuentra agrupada o se transformada en variable dicótoma), los
valores perdidos (valores que no aplican para el análisis) y el tipo de medida de
cada variable (Nominal o Escala).
Como se nombra en el marco teórico del presente documento, una variable
dicótoma es aquella que solamente tiene 2 opciones de respuesta y a cada una de las
mismas se le asigna un valor, ejemplo: ¿El asociado tiene crédito vigente con el fondo de
empleados?, si = 1, no = 0. Las variables que se nombran a continuación se establecieron
17QuestionPro. ¿Qué es SPSS y cómo utilizarlo?. Software para encuestas QuestionPro.
Recuperado de https://www.questionpro.com/es/que-es-spss.html.
40
como variables dicotómicas, ya que esto permite que se facilite el análisis a realizar y que
SPSS tome los valores de forma adecuada al momento de realizar cálculos estadísticos:
● Sexo, 0 = Masculino y 1 = Femenino.
● Profesión, 0 = No Profesional y 1 = Si es Profesional.
● Pensionado, 0 = No Pensionado y 1 = Es Pensionado.
● Tiene crédito con el fondo de empleados, 0 = No Tiene Créditos y 1 = Si
Tiene créditos.
● Tiene credifacil 1, 0 = No tiene credifacil y 1 = Si tiene credifacil.
● Mora credifacil 1, 0 = No tiene mora y 1 = Si tiene mora.
● Forma de pago credifacil 1, 0 = Debito automático y 1 = Nomina.
● Tiene garantía para el credifacil 1, 0 = No garantía y 1 = Tiene garantía.
● Tiene credifacil 2, 0 = No tiene credifacil y 1 = Si tiene credifacil.
● Mora credifacil 2, 0 = No tiene mora y 1 = Si tiene mora.
● Forma de pago credifacil 2, 0 = Débito automático y 1 = Nomina.
● Tiene garantía para el credifacil 2, 0 = No garantía y 1 = Tiene garantía.
● Tiene credifacil 3, 0 = No tiene credifacil y 1 = Si tiene credifacil.
● Mora credifacil 3, 0 = No tiene mora y 1 = Si tiene mora.
● Forma de pago credifacil 3, 0 = Débito automático y 1 = Nomina.
● Tiene garantía para el credifacil 3, 0 = No garantía y 1 = Tiene garantía.
● Tiene crédito libre inversión, 0 = No tiene credifacil y 1 = Si tiene
credifacil.
● Mora libre inversión, 0 = No tiene mora y 1 = Si tiene mora.
● Forma de pago libre inversión, 0 = Débito automático y 1 = Nomina.
● Tiene garantía para libre inversión, 0 = No garantía y 1 = Tiene garantía.
● Tiene crédito libre inversión 2, 0 = No tiene credifacil y 1 = Si tiene
credifacil.
● Mora libre inversión 2, 0 = No tiene mora y 1 = Si tiene mora.
● Forma de pago libre inversión 2, 0 = Débito automático y 1 = Nomina.
● Tiene garantía para libre inversión 2, 0 = No garantía y 1 = Tiene garantía.
● Tiene crédito de vehículo, 0 = No tiene credifacil y 1 = Si tiene credifacil.
● Mora vehículo, 0 = No tiene mora y 1 = Si tiene mora.
● Forma de pago vehículo, 0 = Débito automático y 1 = Nomina.
● Tiene garantía para crédito vehículo, 0 = No garantía y 1 = Tiene garantía.
● Tiene crédito de vehículo 2, 0 = No tiene credifacil y 1 = Si tiene credifacil.
● Mora vehículo 2, 0 = No tiene mora y 1 = Si tiene mora.
● Forma de pago vehículo 2, 0 = Débito automático y 1 = Nomina.
● Tiene garantía para crédito vehículo 2, 0 = No garantía y 1 = Tiene garantía.
● Tiene crédito de vivienda, 0 = No tiene credifacil y 1 = Si tiene credifacil.
● Mora vivienda, 0 = No tiene mora y 1 = Si tiene mora.
● Forma de pago vivienda, 0 = Débito automático y 1 = Nomina.
● Tiene garantía para crédito vivienda, 0 = No garantía y 1 = Tiene garantía.
41
● Tiene crédito de vivienda 2, 0 = No tiene credifacil y 1 = Si tiene credifacil.
● Mora vivienda 2, 0 = No tiene mora y 1 = Si tiene mora.
● Forma de pago vivienda 2, 0 = Débito automático y 1 = Nomina.
● Tiene garantía para crédito vivienda 2, 0 = No garantía y 1 = Tiene garantía.
Las variables que relacionan cifras se tuvieron que transformar de forma que
quedaran agrupadas y se clasificaran por medio de rangos o conjuntos. Ver anexo 6.
El tipo de garantía para cada crédito se distribuyó de la siguiente manera:
Tabla 5
Distribución de las variables, codificación o indicativo por tipología o
clasificación de cada característica:
Tipo_GaranCredi1 1 Afianzadora
2 Aportes
3 Cesantias_Afiancol
4 Codeudor
5 Hipoteca_Grado1
6 Pigno_Cesantias
7 Pigno_Vehiculo
8 Vehiculo_Cesantias
Fuente: Programa SPSS
Para verificar que las variables nombradas anteriormente estuvieran distribuidas de forma
adecuada garantizando un comportamiento similar a la gráfica de distribución normal, se
ajustaron las distribuciones y se evidenciaron como se muestra en la imagen 7.
42
Imagen 7
Grafica de la función relacionada a la desviación estándar de la variable edad:
Fuente: Comportamiento de la variable edad dentro del histograma de distribución, definición obtenida
desde un modelamiento estándar de la herramienta SPSS.
Es importante aclarar que cada una de las variables fue analizada en 1.357
asociados (número de afiliados al fondo de empleados FOMEVI con corte a 31 de octubre
de 2019).
Teniendo en cuenta los modelos nombrados en el estado del arte del presente
trabajo, se evidenció que todos presentan un patrón similar y es que las variables
dependientes se relacionan con los días de mora que presentan los clientes, sin embargo,
como se nombra en la caracterización de la compañía, los fondos de empleados realizan
descuentos por nomina (libranza) a cada uno de sus asociados con el fin de dar
cumplimiento a las obligaciones de los mismos, por lo tanto el nivel de mora en dichas
entidades es muy bajo o cercano a cero. El valor agregado del modelo propuesto en este
documento es que se planteó una variable dependiente a partir del nivel de solvencia de
cada uno de los asociados, a continuación, se relaciona la fórmula de la misma:
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑠𝑐𝑢𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠 𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙𝑒𝑠
𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙𝑒𝑠∗ 100
43
De acuerdo a lo estipulado por la superintendencia financiera de Colombia, el nivel
de solvencia de una persona es alto cuando el valor de las cuotas mensuales que paga en
la entidad no supera el 30% de sus ingresos mensuales, si paga más de dicho porcentaje,
su nivel de solvencia es bajo, por tanto, tiene probabilidad de impago. Para calcular la
variable dependiente se solicitó al Fondo de empleados FOMEVI el valor de los
descuentos mensuales y el valor del ingreso mensual de cada uno de los afiliados con corte
a 30 de noviembre de 2019, se calculó la variable y en SPSS se incluyó como una variable
dicótoma, donde se declara que la persona tiene probabilidad de riesgo si paga un
porcentaje mayor al 30% y no tiene probabilidad de riesgo cuando paga un porcentaje
igual o menor al 30%, se codificó de la siguiente manera: Tiene probabilidad de riesgo =
1 y No tiene probabilidad de riesgo = 0.
La variable dependiente que se incluyó es un factor diferencial con respecto a los
modelos tradicionales teniendo en cuenta que los fondos de empleados no presentan
niveles de mora pero si niveles de solvencia, al incluir esta variable en el modelo permitirá
a dichas entidades medir el riesgo de crédito de forma más acertada.
Teniendo en cuenta que el modelo PROBIT es un modelo logístico y por ende
requiere que se hagan cálculos y análisis de regresión lineal, se debe verificar que todas
las variables del modelo estén distribuidas de forma normal, por lo cual, se realizó una
prueba no paramétrica del estadístico kolmogorov–smirnov (prueba estadística por medio
de la cual se valida la distribución de las variables de una base de datos). Ver anexo 7.
El resultado de la prueba permitió identificar que solo cuatro (4) variables están
distribuidas de forma normal, impactando el grado de significancia, el cual no debe ser
mayor a 0.10, resultado que permite deducir que la variable está distribuida normalmente,
por tanto, no es posible realizar el modelo PROBIT planteado al iniciar el proyecto, ya
que las variables a estudiar no permiten hacer análisis de regresión lineal, dadas las
condiciones de las variables dicótomas.
Con lo anterior, se procedió a identificar las variables significativas para el nuevo
planteamiento: Un modelo scoring, el cual consiste en obtener un resultado referencia para
el otorgamiento de un crédito mediante el análisis estadístico de variables cualitativas y
cuantitativas dentro de la base de datos de los afiliados a FOMEVI, pretendiendo definir
perfil de afiliado solicitante, propensión de incumplimiento o buen comportamiento frente
a las obligaciones, de tal forma hacer posible la estimación o el peso porcentual de cada
una de las variables incluidas en la base de datos. Para identificar las variables
significativas se realizó la prueba estadística del Chi - Cuadrado (X2), la cual es una
herramienta de la estadística descriptiva y fue desarrollada en el año 1.900 por Karl
44
Pearson, esta prueba es utilizada para determinar la existencia o no de independencia entre
las variables analizadas, y verifica si las frecuencias observadas en cada categoría son
compatibles con la independencia entre varias variables. Si las variables son dependientes
y se relacionan entre sí, quiere decir que son significativas para llevar a cabo el modelo,
esto se verifica con el nivel de significancia que debe ser menor o igual a 0,05, con la
prueba del Chi – cuadrado se concluyó que 65 variables son significativas para la
continuidad del modelo. Ver anexo 8.
Al contar con las variables que serán significativas para el modelo riesgo de
crédito, se procedió a extraer las tablas de frecuencias de dichas variables en SPSS a fin
de obtener las ponderaciones convertidas en peso asignado a cada una de las variables a
partir del porcentaje valido:
Tabla 6
Grupo de tablas asociadas a las variables definidas por el modelo
Fuente: Programa SPSS
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
Aclaratoria: Aquellos datos registrados como 9 o cero son invisibles en el
procedimiento para la realización de gráficos estadísticos que necesitan casos ponderados
positivamente, pero permanecen en el archivo y se procesan mediante recursos no
estadísticos como LIST y SAVE a través del mismo sistema. El último dato relacionado
como riesgo corresponde a la variable dependiente, la cual establece la probabilidad de
riesgo de cada uno de los asociados de acuerdo a su nivel de solvencia.
Se ponderaron individualmente las variables conforme a las opciones: variables
dicotómicas y variables que requirieron agrupación, para el desarrollo del modelo es
necesario que las ponderaciones de todas las variables sumen un total del 100%, sin
embargo, las ponderaciones obtenidas sumaron un 60%, por tanto, se decidió incluir dos
de las variables exigidas por la Superintendencia de economía solidaria y por las políticas
de la entidad: Score CIFIN y Reporte Central de Riesgo. Según la investigación realizada
se concluyó que estas dos variables no pueden tener un peso superior al 20% sobre el
modelo (cada variable debe tener una ponderación de máximo el 10%). Ver anexo 9.
Por tal razón se optimizaron los resultados a través de SOLVER incluyendo las
variables de Score CIFIN (celda C67 en Excel) y Reporte Central de Riesgo (celda C68
en Excel) con restricción de una ponderación no superior al 10% cada una (solver
reconoce 10% como 1), de manera tal que se reduzca al máximo las brechas o
particularidades que resten eficacia al modelo. Solver distribuyó de manera automática la
ponderación a cada una de las variables, logrando que la sumatoria de las mismas diera
como resultado un 100%:
65
Imagen 8
Pantalla parámetros de solver para la optimización de datos, evidencia
restricciones establecidas.
Fuente: Herramienta solver de Microsoft Excel.
Imagen 9
Ponderaciones asignadas a las variables utilizadas en el desarrollo final para el
modelo scoring
.
Fuente: Los resultados evidenciados luego de generar la optimización por medio de la herramienta
Solver.
66
Luego de contar con una ponderación optimizada para cada una de las variables,
se procede a calcular un promedio ponderado de cada uno de los rangos que componen
las variables, el cual se obtiene de multiplicar la ponderación total de la variable por la
ponderación del rango que resultó de las tablas de frecuencia analizadas anteriormente,
dichos promedios ponderados se utilizan para medir el scoring de cada asociado de
acuerdo a su perfil. Ver anexo 10.
Concluido el ejercicio y validando que los parámetros establecidos cumplieran con
las exigencias de la Supersolidaria y las políticas de FOMEVI, se realizaron ajustes al
modelo base de la entidad construyendo un tablero de Estudio de Crédito más acido en
cuanto a los requerimientos y las variables significativas obtenidas en los análisis
relacionados anteriormente, pasaron de contar con 20 variables en análisis a 67. El estudio
permite clasificar el riesgo al cual se puede ver expuesta la entidad a través de los
solicitantes, conocer el nivel de endeudamiento, el producto que más le favorece al
afiliado, entre otras características que construyen la emisión de un concepto de viabilida d
ante el requerimiento de crédito.
67
CAPITULO III. RESULTADOS
La estructura del tablero de Estudio de Crédito parte de conocer la edad,
antigüedad de afiliado al fondo de empleados, la cantidad solicitada, línea de crédito
solicitado, plazo solicitado, tipo de garantía presentada, los Aportes (Ahorro) del asociado
constituido por el Aporte Social (AS) el cual hace referencia al 10% del ahorro de la
persona y el Ahorro Permanente (AP) su restante 90%, también se tiene en cuenta uno de
los atractivos del Fondo apoyado en algunas de las empresas patronales de los asociados
en el cual se registra y se obtiene un aporte extraordinario del 50% del monto ahorrado
mensualmente, este aporte lo brinda la empresa patronal como un beneficio o incentivo a
sus empleados para que se afilien al fondo de empleados, dicho beneficio figura como una
donación o una bonificación para sus empleados. Dicho aporte extraordinario tiene ciertas
políticas para su uso, sin embargo, es uno de los pilares que hace más atractivo e
incluyente a FOMEVI.
La entidad dentro de su reglamento de crédito plantea límites de acuerdo a la
garantía que presente el asociado y al valor total de sus aportes, con lo cual se establecen
dos condiciones para medir la capacidad de solicitar nuevos montos de crédito:
● Pignoración de vehículo o Hipoteca: (TOTAL Aportes + $165.034.380) – Saldo
Deudas FOMEVI.
● Otro tipo de garantía: (TOTAL Aportes + $82.517.190) – Saldo Deudas FOMEVI.
Los límites establecidos por FOMEVI cumplen con lo exigido en el decreto 344
del Gobierno Nacional basados en el Patrimonio Técnico de la entidad. La inclusión de
esta paramétrica en el tablero de Estudio de Crédito facilitará la gestión de análisis dado
que anteriormente se gestionaba manualmente incurriendo así en posibles asignaciones u
aprobaciones erróneas de créditos fuera del reglamento del Fondo y de las exigencias de
órganos de regulación.
Dentro del tablero también se reúne el saldo de las deudas que posee el asociado
en otras entidades, el tipo de contrato, el valor del aporte mensual, cuotas mensuales de
créditos vigentes con el fondo de empleados, deducciones mensuales de nómina, la cuota
mensual estimada del nuevo crédito solicitado, el valor de las cuotas mensuales que paga
el asociado en otras entidades y el valor de los débitos automáticos que le realiza el fondo,
el salario y otros ingresos mensuales que perciba el asociado Ver Imagen 10.
68
Imagen 10
Pantalla tablero de crédito en el que se registra la información del asociado
Fuente: Sistema interno – módulo de créditos fondo de empleados Fomevi.
69
El salario requerido que se observa en el tablero relacionado anteriormente, parte
del límite de deducciones mensuales que se le pueden realizar al asociado en su nómina,
este tope máximo corresponde al 40% del salario mensual y se establece dentro de la
política interna de las empresas patronales. En caso de que dicho salario requerido supere
el salario mensual del asociado y el crédito solicitado esté garantizado por los aportes,
hipoteca o pignoración de vehículo, el descuento se realizará por debito automático o
taquilla, por lo tanto el limitante del salario requerido no será un factor determinante para
la otorgación del crédito, sin embargo, el valor de las cuotas mensuales por debito
automático no pueden superar el 30% del total de los ingresos mensuales del asociado,
este limitante se encuentra definido dentro del reglamento de crédito del fondo y en
función a las exigencias del nivel de solvencia de la superintendencia financiera de
Colombia.
El registro de la información adicional del tablero hace parte de los análisis de
riesgo, clasificados en una escala de Bajo, Medio, Alto definida desde el Scoring, el
resultado de este parámetro está dado por la sumatoria de los promedios ponderados de
las variables analizadas, obteniendo así la escala de probabilidad de riesgo por no pago
del asociado.
La emisión final del concepto de viabilidad cuenta con dos indicadores, uno es el
de Egresos Vs Ingresos definido por la siguiente ecuación:
Total egresos mensuales / Total de ingresos mensuales
El resultado de este indicador no debe superar el 70%, teniendo en cuenta que los
descuentos por nomina deben ser de máximo el 40% y los descuentos de otras entidades
más los débitos automáticos no deben superar el 30% sobre el total de los ingresos del
asociado.
El segundo indicador es el de cuota crédito solicitado vs ingresos y se obtiene a
través de la siguiente ecuación:
(Cuota quincenal del crédito solicitado^2) / Total de ingresos mensuales
El resultado de este indicador no debe superar el 30%, teniendo en cuenta las
limitaciones de los niveles de solvencia nombrados anteriormente.
70
La ponderación de los dos indicadores y el cumplimiento o incumplimiento de los
límites establecidos para cada uno concluirán con la viabilidad de otorgamiento del crédito
solicitado:
Imagen 11
Pantalla tablero de crédito en el que se registra el resultado de la clasificación
del riesgo y la viabilidad de aprobación a la solicitud de crédito.
Fuente: Elaboración propia.
71
CAPITULO IV. CONCLUSIONES, RECOMENDACIONES Y LIMITACIONES
Al realizar la investigación se logró establecer un perfil de la compañía analizando
sus falencias, necesidades y aspectos a mejorar con respecto a las exigencias de la
supersolidaria, en lo corrido de la construcción de la información identificamos falencias
que fueron informadas a la entidad a fin de contribuir en la calidad de la información de
“créditos por garantías” misma que hacía parte del análisis básico del estudio que realiza
el Fondo de Empleados antes de otorgar un crédito.
Al observar la forma en que se estudian las solicitudes de crédito actualmente
dentro del fondo de empleados FOMEVI, se concluye que el modelo planteado permite
realizar un análisis más acido en cuanto a los requerimientos y las variables significativas
obtenidas en el desarrollo del proyecto, esto permitirá que la entidad tome decisiones
eficientes al momento de otorgar créditos.
Por medio de las variables analizadas y que son significativas para el estudio, se
logró que el modelo valore el riesgo de crédito de cualquier asociado al momento de
realizar una solicitud de crédito, dicho valor puede influir en la viabilidad o no de la
otorgación de créditos.
La herramienta de análisis para el riesgo de crédito amerita de una calibración
propia de su puesta en marcha, o la ejecución de un backtesting que permita evaluar los
resultados de las posibles mediciones y decisiones sugeridas antes y después de la
utilización de la misma al interior de la entidad.
72
CAPITULO V. REFERENCIAS
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![Taller Riesgo de Crédito Y Concentración [Sólo lectura]](https://img.pdfslide.tips/doc/110x75/589edac71a28abd14a8c004e/taller-riesgo-de-credito-y-concentracion-solo-lectura.jpg)
